Impact of informing donors of low ferritin results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informing donors of their ferritin status is one possible mitigating strategy to reduce iron deficiency in donors. STUDY DESIGN AND METHODS: We evaluated the impact of informing donors of their ferritin status on their donation frequency, understanding of iron needs, and actions to improve iron intake 2 years after their inclusion in a prospective observational cohort study. RESULTS: Informing donors of low ferritin results decreased return rate in first-time and repeat donors, and the median number of donations declined from three to two donations/year in returning donors with low ferritin on index donation compared to an increase from 1.5 to 2.5 donations/year in donors with normal ferritin. An electronic questionnaire demonstrated that approximately 60% of low ferritin donors saw their primary medical practitioner, and half of this group started iron. Qualitative interviews revealed suboptimal understanding of iron needs and poor compliance with iron supplementation. CONCLUSION: Providing donors with results of ferritin testing may reduce return rates and donation frequency in the 2 years after testing. Simply providing donors with ferritin results and an information sheet is often inadequate to improve donors' understanding of iron needs and may not lead to a substantive increase in iron intake over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».